孟德尔随机化研究----UKBB-gwas详解

公众号有何AI与医学:孟德尔随机化准备从大家问题多地方以及简单介绍写起来,然后补全整个分析流程!欢迎转发关注哦!

UK Biobank

生物银行(Biobank)是指通过标准化流程,收集并长期储存人体生物样本(如血液和 DNA)及采集对象生理、病理、社会经济信息的资源库,本质上也是一种大样本的人群前瞻性队列研究。英国生物银行(UK Biobank,简称UKB;官网:https://www.ukbiobank.ac.uk/)作为目前世界上最为知名和开放的生物银行,自2006年建立以来已收集了英国各地50万名参与者的血液、尿液和唾液样本,以及完善的人口学、社会经济、生活方式和健康信息。这里我们主要介绍UKB公开的GWAS数据,对其它付费数据感兴趣可以参考下边链接(https://zhuanlan.zhihu.com/p/532396312)。

汇总数据库

UKBB-gwas数据被很多汇总数据库收纳,最出名的当属IEU OPEN GWAS(https://gwas.mrcieu.ac.uk/)。


使用IEU调取UKB-gwas比较简单,直接搜索表型,然后UKBB的也会被搜索出来,通过ID直接调取就好了,IEU已经对数据重新进行了质控和检验,所需要的变量都应经存在。


GWAS Catalog数据库也纳入了很多UKB数据(https://www.ebi.ac.uk/gwas/search?query=breast%20carcinoma),但是没有IEU的全面。GWAS Catalog更新的要比IEU快。内部消息IEU后边可能要停更了。GWAS Catalog用法下期详解。


UKBB-gwas详解

UKBB-gwas目录保存在谷歌的table中,地址(https://docs.google.com/spreadsheets/d/1kvPoupSzsSFBNSztMzl04xMoSC3Kcx3CrjVf4yBmESU/edit#gid=227859291)


我们可以看到,一个表型更具数据类型,性别做了6次GWAS分析,这是UKB原始库最大的特点,当我们的疾病和性别有关系时候那么选择UKB原始数据再好不过。性别很好理解,但是irrt和raw数据有什么区别,这里使用表型Food weight 来一探究竟,分别下载下载双性别irrt和raw数据。

1服务器下载:

2

3wget https://broad-ukb-sumstats-us-east-1.s3.amazonaws.com/round2/additive-tsvs/100001_irnt.gwas.imputed_v3.both_sexes.tsv.bgz -O 100001_irnt.gwas.imputed_v3.both_sexes.tsv.bgz

4

5wget https://broad-ukb-sumstats-us-east-1.s3.amazonaws.com/round2/additive-tsvs/100001_raw.gwas.imputed_v3.both_sexes.tsv.bgz -O 100001_raw.gwas.imputed_v3.both_sexes.tsv.bgz

由于.bgb不好解压,也不好读入,这里直接改成.gz,本地操作直接重命名,服务器代码如下:

1mv 100001_irnt.gwas.imputed_v3.both_sexes.tsv.bgz 100001_irnt.gwas.imputed_v3.both_sexes.tsv.gz

2

3mv 100001_raw.gwas.imputed_v3.both_sexes.tsv.bgz 100001_raw.gwas.imputed_v3.both_sexes.tsv.gz

4

5# 使用R语言读入

6

7f<-fread("100001_raw.gwas.imputed_v3.both_sexes.tsv.gz")

8g<-fread("100001_irnt.gwas.imputed_v3.both_sexes.tsv.gz")

9

10# 查看

11head(f)

12head(g)



我们观察发现,两者共同点都没有rsID,两者最大的区别就是Beta值的不同,raw的Beta比较大,显然不符合我们做孟德尔随机化研究。

新年快乐

祝大家2023新年快乐,2023将继续保持极简的风格分享知识。行路难!行路难!多岐路,今安在? 长风破浪会有时,直挂云帆济沧海。一句诗词与大家共勉。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,948评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,371评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,490评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,521评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,627评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,842评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,997评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,741评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,203评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,534评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,673评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,339评论 4 330
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,955评论 3 313
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,770评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,000评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,394评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,562评论 2 349

推荐阅读更多精彩内容